本文是《ChatGPT 怎么用？新手 10 分钟上手指南》，面向普通大众、办公白领和学生，帮助用户快速了解并上手使用 ChatGPT。文章首先介绍了 ChatGPT 是什么、能做什么，以及其强大的写作、翻译、查询、学习辅导和办公辅助能力。接着详细说明了注册流程和使用界面，引导用户通过网页版或 App 进入聊天界面开始提问。文中列举了多个实用场景，如写邮件、润色文章、翻译文本、解释知识点、生成PPT大纲等，展示 ChatGPT 如何提升效率。还重点讲解了提问技巧，包括如何明确问题、设置语气格式、分步骤沟通等，以获得更准确的回应。最后，文章对 ChatGPT 免费版、Plus 版、Pro 版、团队版和企业版进行了最新对比，明确不同版本的功能权限、价格和适用人群，提醒用户注意隐私和内容准确性，建议新手从免费版起步，按需升级。整体内容结构清晰、语言通俗，适合新手快速掌握 ChatGPT 的使用方法与最佳实践。
ChatGPT 的出现让许多学生好奇：这款强大的 AI 工具究竟能否替代他们撰写学术论文？事实上，ChatGPT 确实可以在学术写作中提供帮助，但它并非万能。学生需要了解其可行的用途与明显的局限，并遵守学术规范，以避免陷入抄袭或学术不端的风险。本篇文章将围绕 ChatGPT 在论文写作中的作用、限制、机构与期刊的相关规定，以及如何正确地使用 ChatGPT 辅助写作等方面展开讨论。
Gemini 在某些高阶场景下确实很强，尤其是在精巧提示词和结构化任务中，深受高级用户喜爱。但这并不意味着普通用户需要立刻放弃 ChatGPT。对大多数人来说，真正重要的是一个工具能否稳定、高效地完成日常事务，而不是在极限能力上领先多少。哪怕都是大语言模型，不同平台在用法、工作流和迁移成本上的差异都真实存在。普通用户也正在从盲目追随“高手推荐”，转向基于自身日常体验做选择。Gemini 的 nano banana 在设计领域是神器，但在高频文字与日常表达上，ChatGPT 依然是更顺手、更稳妥的选择。多模型并行，而非仓促站队，才是当下更理性的使用方式。
很多人把 ChatGPT 想成“效率工具”或“生产力神器”，但对我来说，它真正有用的地方，反而是在一些很小、很日常的事情上：帮我判断新闻靠不靠谱，写完那些不得不写却没什么意义的文字，看看每天吃得健不健康，甚至在一天结束时帮我把零碎的生活整理一下。不是改变人生，而是托住日常。这篇文章记录了我每天用 ChatGPT 做的 5 件小事，一个普通人的使用方式。
在 2025 年生成式 AI 全面进入生产力工具的背景下，Google 推出了新一代 AI 编程工具 AntiGravity。如果说 Gemini 3 是底层大模型能力的集大成者，那么 AntiGravity 则是其在开发者领域的「超级应用层」——一个真正能读懂整个项目、自动创建文件、执行命令、运行与调试程序，并通过对话持续完善应用的 AI 工程师。 文章系统性地介绍了 AntiGravity 的定位、核心能力与实际工作方式：它融合了自然语言对话、IDE 编辑、文件系统理解、命令行执行和多模型协作（Gemini 3 Pro / Flash / Codex），使得不会写代码的人也能做出应用，而有经验的开发者效率可提升 10–50 倍。 通过一个 2 分钟创建 ToDo App 的实战示例，作者展示了 AntiGravity 如何从一句需求出发，自动生成完整项目结构、SwiftUI 界面、数据模型、逻辑连接，并在报错时自行调试修复。与 ChatGPT 或 GitHub Copilot 相比，AntiGravity 的本质差异在于：它不仅“给建议”，而是真正“把活干完”。 文章最后指出，AntiGravity 代表的是一种全新的软件生产模式： 人类负责定义需求与判断方向，AI 负责实现、测试、修复与迭代。 对于独立开发者、产品经理、设计师和内容创作者而言，学习 AntiGravity，等同于学习未来两年的主流开发方式。
这篇文章通过一次完整、真实录屏的实战，展示了 AI 时代 iOS 开发方式的根本性变化。作者使用 AntiGravity + Gemini 3 + ChatGPT，从空白目录出发，在 约一小时内连续完成了 三个可运行、可使用的 iOS 应用，且全程未手写一行 Swift 代码。 三个示例应用分别是： • ToDo APP：由 AI 自动生成项目结构、数据模型、UI 与本地持久化，开发过程完全基于自然语言需求描述。 • 记账 APP：在基础记账功能之上，引入 AI 语音与图片识别，实现“开口即记账”“图片即入账”的低负担交互体验。 • 日记 APP：结合多图与文字输入，由 AI 自动生成具有日式手帐风格的成品图片，可直接用于社交分享。 文章强调，AI 已不再只是“帮你写代码”的工具，而是正在重构整个软件开发流程： 开发者的核心角色从“代码执行者”转变为产品设计者、需求描述者与 AI 的指挥者。面对报错与调试，开发者只需将问题交给 AI 处理，而无需深入底层细节。 最终，文章给出一个清晰结论： 未来的独立开发者，未必是全栈工程师，但一定是会与 AI 高效协作的人。
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